Le CO₂ peut-il aussi provoquer un refroidissement ? Les modèles climatiques disent oui (parfois)
Comme l’a dit avec ironie le Dr Matthew Wielicki :
« Y a-t-il quelque chose que le CO₂ ne puisse pas faire ? »
L’étude à l’origine de cette remarque affirme que l’augmentation des niveaux de CO₂ pourrait même entraîner un refroidissement régional dans certaines conditions, soulignant ainsi à quel point les résultats des modèles climatiques peuvent être flexibles et incertains.
Affirmation : Le CO₂ peut provoquer un refroidissement
Un nouvel article circule, et à première vue, il semble apporter un nouveau tournant sur le récit climatique : le dioxyde de carbone, la molécule généralement considérée comme le principal agent du réchauffement, peut apparemment induire un refroidissement – du moins en Inde, du moins en été, et du moins dans le cadre d’un modèle particulier.
https://www.nature.com/articles/s41467-026-69875-2
Cela devrait à lui seul donner à réfléchir à quiconque à qui l’on a dit que « la science est établie ».
Un résultat contre-intuitif
L’article en question énonce clairement sa thèse principale :
« L’augmentation des concentrations de CO2 atmosphérique peut également induire un refroidissement estival en Inde. »
Ce mécanisme est présenté comme un « mécanisme jusqu’ici sous-estimé », dans lequel le forçage radiatif des gaz à effet de serre réorganise la circulation atmosphérique de telle sorte que la couverture nuageuse augmente, l’ensoleillement diminue à la surface et les températures baissent localement.
https://www.nature.com/articles/s41467-026-69875-2
Les auteurs reconnaissent eux-mêmes le caractère contre-intuitif du résultat :
« Ces résultats révèlent un mécanisme jusqu’alors sous-estimé par lequel le forçage radiatif des gaz à effet de serre peut paradoxalement induire un refroidissement régional… »
Un résultat basé sur un modèle, pas sur la réalité
« Paradoxalement » fait un gros travail ici.
Car si un mécanisme de forçage peut produire à la fois un réchauffement et un refroidissement selon la configuration d’un modèle, alors que prédit-on exactement, et avec quel degré de confiance ?
À l’intérieur de l’expérience modèle
Cet exercice repose largement sur des ensembles de modèles CMIP6, incluant des simulations de l’atmosphère seulement et des modèles couplés. Dans une configuration, la concentration de CO₂ est quadruplée tandis que la température de surface de la mer est maintenue constante. Il ne s’agit pas d’une description de la réalité ; c’est une expérience numérique contrôlée conçue pour isoler des mécanismes spécifiques. Les auteurs le précisent :
« Lorsque la température de la surface de la mer sera fixée à son niveau climatique actuel et que la concentration atmosphérique de CO2 est quadruplée… »
Cette affirmation – « la température de surface de la mer est fixée » – mérite qu’on s’y attarde. Les océans ne sont pas des éléments optionnels du système climatique terrestre. Ils déterminent en grande partie la capacité thermique, le transport et la variabilité de la chaleur. De supprimer leurs rétroactions pour isoler un effet peut s’avérer utile en théorie, mais cela crée également un scénario sans équivalent physique direct.
On pourrait tout aussi bien modifier la couverture nuageuse, les régimes de vent ou l’humidité, et observer les résultats. La question est de savoir si de tels exercices permettent de mieux appréhender les phénomènes réels, ou s’ils ne font que démontrer ce qu’un modèle est capable de produire lorsqu’il est suffisamment contraint.
La grande variabilité des modèles soulève des questions
Et que produisent ces modèles ? Une gamme de résultats étonnamment large :
« Le refroidissement maximal varie de −2,55 à −0,68 K selon les modèles… avec un refroidissement maximal variant de −9,93 à −0,20 K selon les modèles. »
Une variation de température allant d’environ −0,2 K à près de −10 K ne représente pas une incertitude mineure, mais bien une variabilité d’un ordre de grandeur. Cette amplitude à elle seule soulève des questions quant à la robustesse du modèle. Si le même forçage produit des valeurs d’amplitude radicalement différentes selon les modèles, alors le mécanisme est extrêmement sensible aux hypothèses internes : paramétrisations des nuages, de la convection, du transport d’humidité, etc.
Pourtant, l’article qualifie toujours le signal de « robuste ».
C’est une caractéristique récurrente des publications sur la modélisation climatique : un consensus sur la direction du refroidissement est souvent jugé suffisant, même lorsque son ampleur varie considérablement. Or, pour l’élaboration des politiques publiques, l’ampleur est primordiale. Un refroidissement de −0,2 K est à peine perceptible ; −10 K serait catastrophique. De regrouper ces résultats sous une même appellation conceptuelle revient à étendre la notion de « robustesse » au-delà de toute utilité.
Le mécanisme : une chaîne d’hypothèses
Le mécanisme lui-même est une chaîne d’interactions modélisées : la concentration de CO₂ augmente, l’Eurasie se réchauffe plus vite que les océans environnants, les gradients de pression se modifient, les vents se renforcent, le transport d’humidité s’accroît, des nuages se forment et le rayonnement solaire incident diminue.
« La réduction du rayonnement solaire descendant est le principal facteur contribuant au refroidissement de la surface… lié à une couverture nuageuse accrue. »
Il s’agit d’un exemple classique de cascade de rétroactions. Chaque étape dépend de paramétrisations reconnues comme étant parmi les éléments les moins certains des modèles climatiques, notamment en ce qui concerne les nuages.
Les nuages : le maillon faible
Les nuages constituent depuis longtemps le talon d’Achille de la modélisation climatique. De petites modifications de leur microphysique ou de leur distribution peuvent faire basculer les prévisions d’un réchauffement à un refroidissement. Les auteurs démontrent efficacement cette sensibilité : une légère modification de la circulation atmosphérique suffit à augmenter la couverture nuageuse de manière à compenser localement le forçage radiatif.
En d’autres termes, le système est fortement non linéaire, et de petits choix de modélisation peuvent produire des résultats qualitativement différents. Il s’agit d’une observation qui concerne le système lui-même, et remet en question l’idée que les modèles puissent prévoir avec fiabilité les évolutions régionales sur plusieurs décennies.
Résultats très conditionnels
L’article introduit également des spécificités saisonnières et géographiques qui restreignent encore la portée du résultat. Le refroidissement apparaît :
« principalement confinée à l’été boréal… coïncidant avec la mousson d’été indienne. »
En dehors de ces mois, cette même région se réchauffe.
L’histoire se résume donc ainsi : le CO₂ provoque un réchauffement global, sauf là où il provoque un refroidissement, sauf là où il ne le fait pas, en fonction de la saison, de la topographie, de la disponibilité en humidité et des schémas de circulation.
Cette description du comportement du modèle peut être exacte. Mais, en tant que fondement de décisions politiques d’envergure, elle introduit un niveau de complexité rarement communiqué au public.
Les implications politiques deviennent floues
Les auteurs vont plus loin, suggérant des implications politiques qui frisent l’ironie :
« La baisse prévue de la concentration de CO2… pourrait, paradoxalement, contribuer au réchauffement climatique en Inde. »
La réduction du CO₂ pourrait donc entraîner un réchauffement, du moins à l’échelle régionale, du moins dans ce contexte.
À ce stade, on peut se demander si la variable ciblée par les politiques publiques est réellement le principal facteur déterminant des changements climatiques locaux. Si une augmentation des émissions de CO₂ peut refroidir une région et une diminution peut la réchauffer, alors la relation entre les émissions et la température régionale est loin d’être simple.
À leur crédit, les auteurs mettent l’accent sur la complexité :
« Ces résultats mettent en évidence la complexité des réponses climatiques régionales… »
C’est probablement l’affirmation la plus défendable de tout l’article.
Du mécanisme à l’interprétation
Ce qui unit cette analyse au scepticisme, ce n’est pas le déni de l’existence possible de tels mécanismes au sein des modèles, mais la remise en question de ce que ces exercices démontrent – et de ce qu’ils ne démontrent pas.
Ces résultats démontrent que les modèles peuvent générer une grande variété de résultats selon différentes hypothèses. Ils montrent également que les rétroactions peuvent être modulées, amplifiées ou atténuées en fonction de la configuration. Enfin, ils illustrent comment de nouveaux « mécanismes » peuvent être identifiés dès lors que l’attention se porte sur une région ou une variable particulière.
Ce qu’ils ne démontrent pas, c’est que ces mécanismes fonctionnent dans le monde réel avec la même force, la même cohérence ou la même prévisibilité.
Que prouvent réellement ces modèles ?
Le recours à des ensembles multi modèles est souvent présenté comme un atout. Douze modèles ici, quarante-huit là. Mais si ces modèles partagent des similarités structurelles — et c’est le cas —, l’ensemble n’est pas une collection d’expériences indépendantes. Il s’agit d’une famille d’hypothèses liées entre elles.
L’accord au sein d’une famille ne se traduit pas nécessairement par un accord avec la réalité.
Validation vs réalité
L’article tente de valider le modèle en comparant ses résultats avec des ensembles de données observationnelles :
« La plupart des modèles présentent une erreur quadratique moyenne raisonnablement centrée… ce qui constitue une base solide pour les analyses ultérieures. »
Le terme « raisonnablement centré » est une norme flexible. Les modèles peuvent reproduire de grandes tendances spatiales tout en présentant des divergences importantes au niveau de la dynamique, des rétroactions et des sensibilités. La reproduction d’une climatologie ne garantit pas une réponse précise aux perturbations.
Ce que les auteurs affirment réellement
Il faut reconnaître que les auteurs ne prétendent pas à une certitude prédictive. Ils identifient un mécanisme dans le cadre d’un modèle. Il s’agit là d’une démarche scientifique légitime.
Mais le discours plus général qui accompagne souvent de telles conclusions — selon lequel la science du climat a atteint un point où les politiques peuvent être dictées avec une grande confiance — s’accorde mal avec des résultats comme ceux-ci.
Si le CO₂ peut produire un refroidissement par une voie et un réchauffement par une autre, si les résultats régionaux dépendent de rétroactions finement équilibrées, si les résultats des modèles couvrent un ordre de grandeur, alors le système reste profondément incertain.
Cela place la climatologie sans hésitation dans le domaine de la recherche spéculative en cours, où des hypothèses sont testées, révisées et parfois même invalidées.
Du point de vue des politiques publiques, la question est celle de la proportionnalité. Quel niveau de confiance est requis avant de mettre en œuvre des interventions à grande échelle dans les systèmes énergétiques, l’agriculture et les structures économiques ?
Si les connaissances scientifiques sous-jacentes continuent de révéler de nouveaux mécanismes, de nouvelles sensibilités et de nouvelles incertitudes, la prudence semble justifiée.
Un schéma de « nouveaux mécanismes »
Il existe également une tendance valant la peine d’être notée : chaque décennie semble produire de nouveaux « mécanismes jusque-là sous-estimés ». Modifications de la circulation océanique, effets des aérosols, changements d’utilisation des terres, impacts de l’irrigation et, désormais, rétroactions nuageuses induites par le CO₂ entraînant un refroidissement.
On pourrait interpréter cela comme le progrès – la science découvrant des détails plus fins d’un système complexe. C’est assurément une interprétation possible.
Une autre interprétation consiste à dire que le système est si complexe et les modèles si sensibles que de nouvelles explications peuvent toujours être trouvées pour concilier les écarts entre les attentes et les observations.
Vue d’ensemble : une incertitude persistante
Ce travail n’est pas dénué de sens. Il enrichit le catalogue des interactions possibles au sein du système climatique. Mais il souligne aussi à quel point la discipline est encore loin d’une compréhension unifiée et stable de la dynamique climatique régionale.
Et c’est peut-être là le principal enseignement.
De la complexité aux questions politiques
Ce n’est pas que le CO₂ provoque un refroidissement en Inde en été dans certaines conditions modélisées. C’est plutôt que le système climatique continue d’échapper à toute caractérisation simpliste, et que chaque nouveau « mécanisme » ajoute une couche supplémentaire de conditionnalité à des projections déjà complexes.
Pour ceux qui préconisent des changements politiques radicaux et irréversibles fondés sur les résultats de modélisations, cette complexité croissante représente un défi.
Pour ceux qui ont tendance au scepticisme, cela renforce un principe fondamental : suspendre son jugement, examiner les hypothèses et résister à la tentation de considérer les modèles en évolution comme des faits établis.
Ces modèles peuvent produire du réchauffement. Ils peuvent produire du refroidissement. Ils peuvent produire les deux simultanément, selon l’endroit et le moment où l’on regarde.
La question est de savoir dans quelle mesure ces résultats peuvent être traduits avec certitude en des attentes concrètes, et si cette certitude justifie l’ampleur des politiques proposées en leur nom.
Cet article a été publié sous le titre « Les modèles climatiques découvrent une autre chose que le CO₂ peut faire » sur wattsupwiththat.com le 27 mars 2026. Pour plus de clarté, nos rédacteurs ont ajouté plusieurs sous-titres.
Traduction : Eric Vieira
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